推論による学習の基礎研究

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本研究の目的は,学習の様々な局面で活用される各種推論について、理論的に定式化し、それを計算可能なレベルまで導き、さらに効率化することである。この目的を達成するために、本年度は次の各点に重点を置き、基礎となる成果を得た。(1)類推理論の拡張・原口・有川により確定節を対象にして展開されていた類推の理論を、推論結果に妥当性という概念が自然に導入できるように、また最近注目されているdeterminationの概念も含めることができるように拡張した。さらに、原口・有川による類推和を帰納推論の観点から捉え、類推のもとになるペアリングを帰納推論する方式を得た。(2)帰納推論の研究。大人の学習をモデル化して、学習の出発点になる知識を類推により獲得し、それに双方向の精密化を適用する帰納推論の方式を提案し、その方式の完全性を証明した。また、形式言語の帰納推論を統一的に扱え、モデル推論の手法も適用できる枠組みを基本形式的体系を利用して支えた。(3)デフォールト推論の研究。デフォールト推論における拡張集合を逐次的に求められるようにして、信念修正の問題を帰納推論の観点から究明した。(4)不完全情報を含む知識ベースの研究。節形式のOr型の不完全情報を含む知識ベースからの推論方式を提案し、その意味論を展開した。(5)推論の並列化と並列計算量。推論における逐次的部分を高度に並列化する方式を提案し、推論システムにおける並列性の抽出のための方法論を展開した。また、多くの問題が、効率的に並列化できないことを示す(すなわち、P完全であることを示す)強力な定理を得た。(6)学習による言語翻訳。類推システムとの間のホーン節と日本語文のインターフェースで学習機能をもつものを開発した。